Empresas de todos os portes estão acelerando a adoção de agentes de inteligência artificial, atraídas pela promessa de ganho de eficiência e redução de custos operacionais. Mas essa corrida esconde um risco pouco discutido: uma parcela relevante desses projetos não deve sobreviver além dos próximos dois anos, consumindo investimento sem entregar o retorno prometido.
O alerta é sustentado por dados de dois dos institutos mais respeitados do setor de tecnologia. O Gartner projeta que 40% das aplicações empresariais terão agentes de inteligência artificial voltados a tarefas específicas até o fim de 2026, ante menos de 5% em 2025, e ao mesmo tempo prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até o fim de 2027, por custos crescentes, valor de negócio pouco claro ou controles de risco inadequados. Um estudo da Deloitte reforça o cenário sob outro ângulo: quase três quartos das empresas planejam adotar IA agêntica nos próximos dois anos, mas apenas 21% delas afirmam ter um modelo maduro de governança para esses agentes.
Para Carlos Pisani, especialista em arquitetura de sistemas e sócio-fundador da ArcH, os números descrevem um padrão que ele reconhece na prática, muito antes de qualquer relatório confirmar. “O problema quase nunca é o modelo de IA escolhido. É colocar um agente autônomo em cima de um sistema que nunca teve especificação técnica clara nem arquitetura validada. Cada camada nova que se adiciona sobre essa base aumenta a dívida técnica em vez de resolver alguma coisa”, afirma.
Segundo Pisani, existe uma mudança de comportamento das empresas que ainda não chegou à forma como elas constroem software. “O mercado amadureceu a maneira como pensa o negócio. Cresceu a exigência por eficiência operacional e sustentabilidade financeira, isso já não é mais discussão. O problema é que essa maturidade não chegou ao desenvolvimento dos sistemas. Muita empresa evoluiu o modelo de negócio e continua desenvolvendo software do jeito antigo, sem especificação e sem validação de arquitetura. É aí que nasce a dívida técnica que depois trava exatamente a eficiência que o próprio negócio passou a exigir.”
Na leitura de Pisani, o dado da Deloitte confirma o diagnóstico pela via da governança. “Só 21% das empresas terem um modelo maduro de governança de agentes não é um problema de compliance, é sintoma de arquitetura fraca. Governança de agentes pressupõe que existe algo estruturado para governar. Quando o sistema já nasce sem especificação, não tem framework de governança que resolva depois.”
Para reduzir o risco de fazer parte dos 40% de projetos cancelados, Pisani defende tratar a especificação técnica como decisão de negócio, não como etapa técnica a ser pulada. “Antes de perguntar qual agente de IA usar, a pergunta certa é se a arquitetura por baixo aguenta essa decisão. Isso é o que chamamos de Spec-Driven Architecture (SDA), arquitetura orientada por especificação: nenhuma decisão técnica é tomada antes de existir clareza sobre o que precisa ser resolvido e como isso vai se sustentar no tempo. Empresa que pula essa etapa não está economizando tempo, está adiando o cancelamento do próprio projeto.”
